【摘 要】随着城市地下管网的不断老化，原位固化法（CuredInPlace Pipe，CIPP）内衬修复技术因其高效、环保等优势被广泛应用。然而，CIPP内衬修复质量受多种因素影响，传统的质量评估与预测方法存在数据单一、精度不足等问题。文章提出基于多源数据融合的CIPP内衬修复质量评估与预测模型，通过整合施工参数、材料性能、环境条件等多源数据，利用数据融合技术实现数据的有效集成与处理，结合机器学习算法构建质量评估与预测模型。实验结果表明，该模型能够显著提高CIPP内衬修复质量评估的准确性和预测的精度，为CIPP内衬修复工程的质量控制提供有力支持。

【关键词】多源数据融合；CIPP内衬修复；质量评估；预测模型；机器学习

引言

在城市基础设施建设范畴内，地下管网系统作为维系城市正常运行的“生命线”工程，其结构完整性与功能可靠性直接决定着城市安全稳定运行及市民的日常生活品质。然而，随着服役年限的累积，地下管网系统普遍面临材料老化、结构破损、功能退化等一系列问题。传统开挖式修复方法不仅需要巨额资金投入，还会导致城市道路大面积封闭，严重干扰交通秩序和居民出行，同时会产生大量建筑垃圾与噪音污染，对城市生态环境造成显著的负面影响。CIPP内衬修复技术作为一种创新性非开挖修复工艺，凭借施工周期短、环境影响小、修复效果持久等显著优势，正快速成为地下管网修复领域的主流技术选择。但需注意的是，CIPP内衬修复质量受施工工艺参数、材料力学性能、现场环境条件等多种复杂因素共同影响，如何建立科学有效的质量评估体系并实现修复质量精准预测，已成为当前工程实践与学术研究共同关注的重点和难点问题。

一、研究背景及意义

（一）研究背景

城市地下管网作为城市基础设施关键的构成要素，承担着供水、排水及燃气传输等关键功能。当因使用时间增长导致锈蚀、破损、泄漏等问题出现，进而影响城市正常运转并引发环境污染、安全事故等严重后果时，对其实施有效修复与维护工作具有极为重要的意义。CIPP内衬修复技术作为一种非开挖修复工艺，具备施工周期短、对交通和环境影响小、修复效果好等优势，因此在地下管网修复工程领域得到广泛应用。然而，其修复质量受施工过程中的温度、压力、固化时间等参数，材料性能指标等多种因素的综合影响，这些因素相互作用，使得其修复质量难以准确评估与预测。

（二）研究意义

传统的CIPP内衬修复质量评估与预测方法因主要依赖单一检测数据或经验判断，存在评估结果不准确、预测精度低等难以满足工程实践需求的问题。与之不同的是，基于多源数据融合的CIPP内衬修复质量评估与预测模型研究可充分利用多源数据所含信息来提高质量评估与预测的准确性、可靠性，进而为CIPP内衬修复工程的设计、施工和质量控制提供科学依据，有着重要的理论意义及实际应用价值。

（三）国内外研究现状

在国外，CIPP内衬修复工艺于研究以及运用开始较早，且与之关联的质量评定与预测方式呈现成熟状态。例如某些研究者凭借搭建数学模型，且同时与施工参量、材料特性等各类数据相联合，从而对其强度、耐久性等各项指标进行预测，在此期间，探索多源数据融合技术于质量评定过程中的运用情形，将检测数据、施工记录等数据实施融合分析操作，以达成提升评定结果精确程度的目的。在国内，CIPP内衬修复工艺虽在研究与运用开始相对较晚，然而其发展颇为迅猛。近些年来，国内研究者亦开始着重关注其修复质量评定与预测方面的难题，并且提出部分基于单一数据的评定方式以及预测模型。仅针对多源数据融合在CIPP内衬修复质量评定与预测中的运用研究数量依旧较少，尚未构建起完备的理论以及方式体系[1]。

二、相关理论与技术

（一）CIPP内衬修复技术

CIPP内衬修复技术是一种以利用树脂浸渍的软管作内衬材料，通过翻转或牵拉置入待修复管道内，再借热、光等使树脂固化形成与原管道紧密结合的内衬层来达到修复管道目的的技术，具有适应范围广、修复效果好、施工周期短等优点，适用于各种材质和直径管道修复；其主要工艺流程涵盖管道预处理、软管浸渍树脂、软管置入、固化、切割与接口处理等环节，且在施工过程中，各环节参数（如预处理后管道内壁清洁度、树脂浸渍量、固化温度和时间等）均会影响内衬质量。